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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

1. データエンジニアリングチームには、3つのデータソースからのデータ取り込みジョブに時間のかかる作業があります。各ノートブックで新しいデータを読み込むのに約1時間かかります。ある日、ノートブックの更新によって新しい必須構成パラメータが導入されたため、ジョブが失敗しました。チームは迅速に問題を解決し、失敗したソースから最新のデータを読み込む必要があります。チームはどのような対応を取るべきでしょうか？

A) 問題のあるノートブックの所有者と分析を共有し、すぐに修正できるようにします。
B) 不足しているタスク パラメータを追加してタスクを更新し、ジョブを手動で実行します。
C) 新しいパラメータを使用して実行を修復します。
D) 新しいパラメータを使用して実行を修復し、不足しているタスクパラメータを追加してタスクを更新します。

2. データエンジニアは、修復履歴を含む最新のジョブ実行に関する情報を収集するアプリケーションを作成する必要があります。データエンジニアはリクエストをどのようにフォーマットすればよいでしょうか？

A) run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/list を呼び出します。
B) job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/getを呼び出します。
C) run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/get を呼び出します。
D) job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/listを呼び出します。

3. データエンジニアがDatabricksクエリプロファイラーでクエリの実行を確認している際、「上位演算子」パネルに、処理時間(Time Spent)とメモリピーク(Memory Peak)のメトリックが高いソート演算子が表示されていることを発見しました。Spark UIにも、頻繁なデータ流出が報告されています。データエンジニアはこの問題にどのように対処すべきでしょうか？

A) メモリ使用量を削減するためにブロードキャスト参加に切り替えます。
B) ソートする前に、DataFrame を単一のパーティションに再パーティション化します。
C) ソート操作をフィルタ操作に変換します。
D) シャッフルパーティションの数を増やして、データをより適切に分散します。

4. あるデータエンジニアは、複数のサードパーティ製 Python ライブラリを必要とする Databricks ノートブックに取り組んでいます。これらのライブラリの一部は PyPI で入手可能ですが、その他はカスタム開発され、S3 バケットに local.wheel (.whl) および source (.tar.gz) ファイルとして保存されています。目標は、Unity Catalog 対応ワークスペース内の任意の自動化クラスターで実行される複数のジョブ間で、すべての依存関係がインストールされ、正しく利用できるようにすることです。エンジニアは、インタラクティブなノートブックとジョブ全体で一貫した環境設定を確保し、ワークスペースのセキュリティポリシー(インターネットアクセスなし)に準拠する方法で、必要な依存関係をインストールする必要があります。再現性とコンプライアンスを確保しながら、これらの依存関係をインストールおよび管理するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) クラスター上の init スクリプトを使用して、ローカル ファイル システムを参照しながら、pip を使用してすべての依存関係をインストールします。
B) 対話型クラスターのドライバー ノードにすべての依存関係を手動でインストールし、環境をエクスポートして、%conda を使用してジョブ クラスターに再インポートします。
C) すべてのノートブックとジョブで %pip install を使用して、PyPl とカスタム S3 パスから直接パッケージをインストールします。
D) プロジェクト全体の Python ホイール ファイルを作成し、それを Databricks ワークスペース ファイルまたはボリュームにアップロードし、クラスター ライブラリを使用してインストールするか、Databricks アセット バンドル内で宣言された requirements.txt で pip install を実行します。

5. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットを、ターゲット部分ファイルサイズ512MBでParquetに書き出す必要があります。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
B) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。
C) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512)を計算し、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。
E) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。

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